田口试验方法执行步骤十课件.ppt

1、Page 22010/5/27 直交表 田口實驗計畫 田口實驗步驟六標準差簡介 案例Page 32010/5/27Page 42010/5/27Page 52010/5/27表三.直交表排列法直交表之好處:(1)實驗次數較少。(2)由直交表實驗所獲得之結論，在整個實驗範圍都是成立的。(3)具有良好再現性。(4)資料分析簡單。各因子的效果只要簡單地計算一些平均 值即可決定各因子的效果。Page 62010/5/27 例:某個案有四個2水準因子(A、B、C、D)，除主效果 之外，尚要估計AxB，BxC和BxD等三個交互作用。所以實驗的總自由度為7，因此選用L8直交表。圖一:L8的二個標準點線圖Pa

2、ge 72010/5/271.行合併法行合併法(column merging method)例3:將L8(27)變成L8(4x24)(1,1,1)1 (1,2,2)2 (2,1,2)3 (2,2,1)4Page 82010/5/271.行合併法行合併法(column merging method)以同樣方法，可將L16(215)(合併前七行)變成L16(8x28)，且可將L27(313)(合併前四行)成為L27(9x39)。Page 92010/5/272.分枝設計分枝設計圖A、B、C、D、E因子各有2水準，那麼我們可選用L8直交表進行實驗。Page 102010/5/272.分枝設計分枝設計

3、Page 112010/5/273.虛設水準法虛設水準法 2水準因子(A)和三個3水準因子(B、C、D)A1或A2重複操作以因子中較重要的水準取代。Page 122010/5/274.合成因子法合成因子法 二個2水準因子A和B(假設無顯著交互作用存在)，則二個 2水準因子(A和B)及三個3水準因子(C、D、E)，其三水準為 (AB)1=A1B1,(AB)2=A1B2和(AB)3=A2B1 圖:合成因子法實驗標號 行1 2 3 4123456789A1B1 C1 D1 E1A1B1 C2 D2 E2A1B1 C3 D3 E3A1B2 C1 D2 E3A1B2 C2 D3 E1A1B2 C3 D1

4、 E2A2B1 C1 D3 E2A2B1 C2 D1 E3A2B1 C3 D2 E1Page 132010/5/27(一一)Taguchi Methods產品及製程設計三階段產品及製程設計三階段系統設計(System Design)設計人員檢視各種可能達成產品想要機能之結構或是技術，其在降低產品靈敏度及製造成本上扮演重要角色參數設計(Parameter Design)主要為最佳化”系統設計”，使系統對雜音因子所造成的敏感度最低，而提高系統的穩健性。降低對於雜音因子的影響，而非排除與控制雜音因子允差設計(Tolerance Design)主要為調整公差範圍以最佳化設計參數 降低經產品性能變化所造

5、成之產品損失，與製造成本間進行交換 公差因子(如材料)最適值的選擇 參數設計之後再執行(轉錄潘浙楠教授講義轉錄潘浙楠教授講義)Page 142010/5/27(二二)製程概念圖製程概念圖Page 152010/5/27(三三)雜音雜音(noise)因子的分類因子的分類 Page 162010/5/27(四四)參數設計參數設計 找出一組可控因子的處理組合，使得品質特性達到理想的機能,使品質特性變異減至最小(敏感度為最低)，即此產品的穩定性最高、變異最小、損失最小(成本最小)決定控制因子的值 兩階段最佳化Step 1:降低變異Step 2:調整平均值至目標值Page 172010/5/27(五五)

6、穩健設計的原理穩健設計的原理1.利用品質特性與控制因子間的非線性關係去降低內部雜音因子的影響 2.利用雜音因子與控制因子間的交互作用去降低外部雜音因子或量測雜音因子的影響 3.利用信號雜音比(Signal to Noise ratio,SN比)功能 (1)SN比可反應品質特性的變異。(2)SN比與平均值的調整無關，亦即當目標值有改變時，仍可用來預測 品質。(3)SN比衡量相對品質，因其目的是用來做比較的。(4)SN比具簡單、加法性。其中MSD為偏離目標值的均方差(MSD)-10logSN 10Page 182010/5/27(六六)田口兩階段最佳化程序田口兩階段最佳化程序步驟1：最大化SN比以

7、降低對雜音的敏感性。在此階段，我們暫時不理會平 均值，而選擇能最大化SN比的控制因子水準。步驟2：調整平均值到目標值上。在此階段，我們選擇適當的調整因子(對SN 比無影響但對平均值有顯著影響的因子)，將平均值移靠近目標值。回應圖(response graph)的分析，可將控制因子分成以下四類:1.對SN比及平均值都有影響因子。我們選擇能最大化SN比的控制因子水準。2.對SN比有影響，但對平均值沒有影響的因子。我們選擇能最大化SN比的控制因子水準。3.對SN比沒有影響，但對平均值有影響的因子，稱為調整因子。調整使接近目標值。4.對SN比及平均值都沒有影響因子。在這些因子中，我們可以從其他方面來考

8、慮他們的最佳水準，譬如說操作是否容易或成本因素。Page 192010/5/27(六六)田口兩階段最佳化程序田口兩階段最佳化程序Page 202010/5/27(七七)外側直交表與內側直交表的配置外側直交表與內側直交表的配置 直交表的類型內側直交表：配置可控因子外側直交表：配置雜音因子Page 212010/5/271.定義問題定義問題2.選擇因子和水準選擇因子和水準3.選擇直交表選擇直交表5.計算計算S/N比比 8.結論與建議結論與建議4.實驗與收集資料實驗與收集資料6.決定最佳參數水準組合決定最佳參數水準組合7.確認實驗確認實驗(一一)八大步驟八大步驟Page 222010/5/27(二二

9、)步驟步驟 1、21.1.問題之描述問題之描述決定要量測的品質特性(反應變數)2.2.因子決定因子決定控制因子與雜音因子(以不超過3個為原則)魚骨圖因子與水準的決定因子與水準的決定採用2水準為主Page 232010/5/27(三三)選擇品質特性以降低交互作用選擇品質特性以降低交互作用 最好是連續實數函數 最好是各控制因子的單調函數(monotonic functions)最好是與能量轉換有關適當及不適當的品質特性例子,決定控制因子與雜因子及其水準(轉錄呂金河教授講義轉錄呂金河教授講義)Page 242010/5/27(四四)步驟步驟 3、4田口建議採用的直交表:L8(27),L12(211)

10、,L18(21311),L32(2149),L36(211313),L54(21325)Page 252010/5/27(五五)直交表的選擇直交表的選擇Step 1：決定因子數與水準數Step 2：考慮是否有交互作用Step 3：計算總自由-確認收集的資料，足夠分析所 要探討的因子Step 4：選擇最適直交表Page 262010/5/27(六六)步驟步驟 5 資料分析資料分析1.計算S/N Ratio2.繪製回應圖Main effect plot(mean,S/N Ratio)Interaction plot3.變異數分析Page 272010/5/27(七七)Signal to Noise

11、 田口博士假設:當產品的品質特性y開始偏離目標值m時,品質損失L是以二次曲線的速度增加 平均品質損失可以直接做為一批產品的品質指標田口博士將平均品質損失排除係數k後,以對數轉換、乘以10、並取反號,並將它們稱為S/N比(信躁比),做為品質的同義字 望小特性(Smaller is Better)望大特性(Larger is Better)21 011/1 0 lo g()nSiiSNYn)1(1log101210niiLYnNS(轉錄呂金河教授講義轉錄呂金河教授講義)Page 28望目特性(Nominal is Better)STATISTICA的望目特性，S/N其計算公式為望目特性的S/N另一

12、計算公式為)(log10210YVNSeN2212)(SmynmyMSDniiMSDS/Nlog101andwherelog1022210nnYY V nY SnVVSNSiieimeemNPage 292010/5/27(八八)不良之不良之SNSN pp1log10計算出不良數，再透過不良率轉換公式計算S/N比Page 302010/5/27(九九)貢獻度百分比貢獻度百分比貢獻度百分比定義為指出一個因子降低變異的相對能力 計算方式誤差的貢獻百分比 提供實驗充分性的訊息 若error 15%：表示實驗並無忽略掉重要因子 若error 15%：表示實驗有些重要因子被忽略，實驗狀況並非很好(轉錄呂

13、金河教授講義轉錄呂金河教授講義)Page 312010/5/27(十十)步驟步驟 6、7(轉錄呂金河教授講義轉錄呂金河教授講義)6.利用S/N比建立預測方程式7.進行確認實驗 實驗結果差異性大時 增加可控因子 增加可控因子的水準間距離 控制因子之間可能有強烈交互作用 實驗結果差異性雖小但未達到所要求的品質 進行3水準的微調實驗Page 322010/5/27(十一十一)確認實驗確認實驗(Confirmatory Runs)1.最佳水準組合重複實驗取得實驗值，計算實際值及與預測值之差距2.非顯著因子之較佳水準進行重複實驗%51niiiiyyyMAPEPage 33Normal Distribut

14、ion Centered-7-6-5-4-3-2-101234567LSLUSLSpec Limit%PPM68.2731731195.45 4550099.73 270099.9937 6399.999943 0.5799.9999998 0.002 0六標準差的意義六標準差的意義平均數未偏移前之常態分配圖Page 34Normal Distribution Shifted 1.5s-7-6-5-4-3-2-101234567LSLUSL 0Spec Limit%PPM30.23 69767269.12 30877093.32 6681199.3790 621099.976733 23399

15、.9996599 3.4平均數偏移1.5標準差之常態分配圖 Page 35策略規劃子系統策略規劃子系統資訊回饋系統策略發展及評估程序目標設定程序績效管理系統組織內外部環境組織使命、願景利害相關者焦點組織成果經營策略會議組織策略及目標關鍵績效指標項目高階領導人專案分類系統專案挑選系統專案規劃會議專案題庫六標準差專案題庫其他類別專案專案規劃子系統專案規劃子系統問題解決步驟分級改善手法輔助工具量測分析系統六標準差專案活動流程管理系統教育訓練系統人才選用系統獎懲系統專案審查系統專案溝通系統專案追溯系統知識管理系統專案成果專案執行管理子系統專案執行管理子系統財務審查系統未來領導人創造價值組織文化變革專案

16、成效專案成效確認子系統確認子系統六標準差系統架構圖(張家富，2003)Page 36六標準差推行組織與人員角色六標準差推行組織與人員角色推行組織六標準差推行組織圖執行委員會執行委員會盟主盟主盟主盟主黑帶黑帶黑帶黑帶黑帶黑帶大黑帶大黑帶執行長執行長綠帶綠帶綠帶綠帶綠帶綠帶Page 37執行六標準差的步驟執行六標準差的步驟 D-M-A-I-C的五個步驟：D即是定義(Define)M即評量(Measure)A即分析(Analyze)I即改善(Improve)C即控制(Control)DMADV代表DFSS(Design For Six Sigma)手法即 定義(Define)量測(Measure)分

17、析(Analyze)設計(Design)驗證(Verify)。Page 38六標準差六標準差 DMAIC 1/2 定義(Define)：鑑別顧客需求(包括內部與外部)並評估其影響、決定專案之目標及範圍等，以導正團隊處理問題的正確性。衡量(Measure)：運用管理及統計工具，找出產品或服務特性(CTQ,Critical To Quality)，掌握對應流程、評估量測系統，及製程能力。分析(Analyze)：藉由圖形分析與假設檢定來評估與降低變異，並點出流程改善的關鍵少數因子。Page 39六標準差六標準差 DMAIC 2/2改善(Improve)：發掘出存在於少數關鍵因子中的變異關係，建立作業

18、容許度，以及有效的衡量系統等。控制(Control)：決定控制關鍵少數因子的能力，並導入流程控制系統。Page 40六標準差設計六標準差設計(DFSS)DMADV 1/2 定義(Define)：利用專案章程定義需要設計之新流程或重擬新設計之流程，找出迫切的改善主題與方案。衡量(Measure)：將顧客需求轉換為可量測之關鍵品質特性(CTQs)，並定出其目標值、規格界限等。分析(Analyze)：利用腦力激盪、標竿學習及TRIZ以獲得設計之概念，以選擇一個高階設計以達成所需要的CTQs。Page 41六標準差設計六標準差設計(DFSS)DMADV 2/2設計(Design)：由高階設計展開至更細

19、部的設計（如穩健設計、允差設計、可靠度設計等），考量實際生產及使用時，可能存在的變異，徹底地消除或降低該變異。驗證(Verify)：藉由測試及試產，證實最佳可行的設計方法與生產模式並發展管制計畫，滿足顧客期望。Page 42六標準差六標準差 DMAI2C 加入了另外一個重要的步驟，那就是創新(Innovate)Page 432010/5/27以張百利用六標準差與田口方法改善液晶顯示器配向膜印刷均勻度逢甲大學工業工程與系統管理研究所碩士論文為例:(轉錄呂金河教授講義轉錄呂金河教授講義)Page 441、了解問題的敘述了解問題的敘述液晶顯示器（Liquid Crystal Display,LCD）

20、的配向膜（Atomic force microscopic）印刷製程，是利用樹脂版將配向膜液體均勻印刷在氧化銦錫（Indium Tin Oxide,ITO）玻璃板上，而在配向膜印刷製程中，普遍存在印刷膜厚變異過大的問題，使得LCD顯示時有殘影像之品質異常，因此配向膜膜厚均勻度為關鍵品質特性配向膜膜厚超出規格公差，會使顯示器之色彩飽和度不足，嚴重時甚至無法成像；配向膜膜厚低於規格時，會使色彩彩度不均，影響顯示品質，故為望目型之品質特性值Page 45研究流程研究流程Page 46樹脂版樹脂版為上述配向膜印刷塗佈法之印刷治具，利用樹脂版版材表面密佈細小凸點構成彼此間之含墨空間，藉由液體表面張力之原

21、理吸附配向膜材料，印刷流程為將配向膜材料經稀釋回溫後再加入溶劑稀釋，經由滾筒塗佈程序，如圖所示，藉由樹脂版本身表面凸點之帶墨功能，將配向溶劑轉印至ITO 玻璃上，再經過短暫的預先烘烤可得到未固化之配向膜薄膜。Page 47影響印刷膜厚均勻度不均之特性要因圖影響印刷膜厚均勻度不均之特性要因圖Page 482、選擇因子和水準選擇因子和水準(1)凸點排列方式（因子 A）：指樹脂版表面凸點之排列方式，方形排列與正三角形排列，(2)凸點直徑（因子 B）：指樹脂版表面單點凸點成型之直徑，(3)曝光能量（因子 C）：指樹脂版表面，於曝光成型時，接收紫外光（Ultraviolet,UV）之能量。(4)曝光時間

22、（因子 D）：指樹脂版表面，於曝光成型時，接收紫外光之曝光時間。(劃底線為現行製程水準)Page 493、選擇適用之直交表選擇適用之直交表 直交表選定與因子配置(1)本實驗有一個二水準因子和三個三水準因子，選用 L18(21*37)直交表來進行實驗。(2)因子配置：因子 A 為二水準，放置於第一行，因子B、C、D 為三水準放置於第二至第四行，空行以e表示Page 504、根據直交表執行實驗收集資料根據直交表執行實驗收集資料 每組實驗取相同製程參數條件之4片氧化銦錫（Indium Tin Oxide,ITO）玻璃進行量測，每片ITO玻璃量測印刷區塊之上、下、左、右及中間，共5個量測點之膜厚數值，

23、因此，每組實驗可得20個觀測值，18種實驗，共得到360筆配向膜印刷膜厚之觀測值Page 51田口方法的田口方法的STATISTICA程式程式進入STATISTICA模組選項後選 工業統計與Six Sigma選 實驗設計(DOE)選 進階選田口穩健實驗設計按確定(1)設計實驗 在設計實驗模組下，在陣列下選適當的直交表(如L8、L18、L27等)按確定點選Generate design選L18按OK按OK若在外側直交表有replicate 4次，則在新增至設計中的空白變數行數目鈕將0改為4，以備鍵入實驗觀察值y。若事先已算好SN比，則將空白變數行數目鈕將0改1，為得一行空白行，以備鍵入SN比的資

24、料。再按摘要看結果。Page 52(2)分析設計分析設計點選分析設計在問題類型選望大特性、望目特性、望小特性等問題類型(此時問題類型上方的方框會出現對應的問題類型的說明)按變數在反應變數與獨立變數選入適當的變數(若須計算 SN比，則反應變數選不止一個，若SN比已算好，則問題類型要選最大平均SN比值，反應變數只選SN比一個)按確定出現實驗分析對話方塊，再做必要的點選。如快速欄的ANOVA，變異數分析效用欄的效用圖，殘差圖等。Page 535、根據品質特性計算根據品質特性計算S/N比比Page 54STATISTICA outputPage 55在快速欄 按 摘要:變異數分析對SN比(變異)影響顯

25、著的因子只有A,C。估計Page 56在快速欄 按 邊際平均數在快速欄 按 平均值圖 Page 576.決定最佳參數水準組合決定最佳參數水準組合配向膜印刷膜厚值，為望目型品質特性值，目標值為700 在快速欄按最佳條件下之eta值S/N比分析所得的最佳製程條件為A2,B3,C2,D2Page 58貢獻度百分比分析貢獻度百分比分析 因子A（凸點排列方式）貢獻度百分比80.6最高，其次為因子C（曝光能量）貢獻度為7.14，所以因子貢獻度總和約為89%，誤差項貢獻度約為11%15%SSdfMS contributeA401.951401.950.806B4.7822.39-0.0066C43.3122

26、1.660.0714D3.2921.65-0.0096誤差 40.25 10 4.03493.5917SS1df1MS1contrib1A401.951401.950.8073C43.31221.660.0738誤差48.33 143.45(0.1119)493.5917(1.00)Page 59各因子水準膜厚平均值之變異數分析各因子水準膜厚平均值之分析發現只有因子B，C效果顯著，因子B對變異影響不大，適合用來做為調整因子，因此，將因子B由B1調整為B2 較接近目標值。Page 60而調整後最佳因子組合A2,B2,C2的SN比預測值平均值預測值為：最佳因子組合A2,B2,C2 的製程平均值之量測值為因此調整後的膜厚比原膜厚更接近目標值A698.83 y2-C2 y B2yA2 y C2)B2(A2yopt36.098(dB)2-C2)B2(A2C2B2A2opt Page 617.確認實驗確認實驗以最佳水準組合(A2、B2、C2、D2)設定以下實驗，重覆4 次，所得結果如下 S/N比的MAPE=0.1518 膜厚平均值的MAPE=0.0204%51niiiiyyyMAPE